AI機能

TiDB CloudのAI機能により、データの探索、検索、統合のための高度なテクノロジーを最大限に活用できます。自然言語駆動型のSQLクエリ生成から高性能なベクトル検索まで、TiDBはデータベース機能と最新のAI機能を組み合わせ、革新的なアプリケーションを実現します。一般的なAIフレームワーク、埋め込みモデル、ORMライブラリとのシームレスな統合をサポートすることで、TiDBはセマンティック検索やAIを活用した分析といったユースケースに対応する多用途のプラットフォームを提供します。

このドキュメントでは、これらの AI 機能と、それが TiDB エクスペリエンスをどのように強化するかについて説明します。

Chat2Query（ベータ版）

Chat2Queryは、SQLエディタに統合されたAIベースの機能で、自然言語によるSQLクエリの生成、デバッグ、書き換えを支援します。詳細については、 AI支援SQLエディターでデータを探索ご覧ください。

さらに、 TiDB CloudはTiDB Cloud Serverlessクラスタ向けにChat2Query APIを提供しています。有効にすると、 TiDB Cloudは自動的にChat2Queryというシステムデータアプリと、データサービスにChat2Dataエンドポイントを作成します。このエンドポイントを呼び出すことで、AIが指示を与えることでSQL文を生成・実行できるようになります。詳細については、 Chat2Query APIを使い始めるご覧ください。

ベクトル検索（ベータ版）

ベクター検索は、データの意味を優先して関連性の高い結果を提供する検索方法です。

キーワードの完全一致と単語の出現頻度に依存する従来の全文検索とは異なり、ベクトル検索は、様々なデータタイプ（テキスト、画像、音声など）を高次元ベクトルに変換し、それらのベクトル間の類似性に基づいてクエリを実行します。この検索手法は、データの意味と文脈情報を捉えることで、ユーザーの検索意図をより正確に理解することを可能にします。

検索語がデータベースの内容と完全に一致しない場合でも、ベクター検索はデータのセマンティクスを分析することで、ユーザーの意図に沿った結果を提供できます。例えば、「泳ぐ動物」という全文検索では、このキーワードと完全に一致する結果のみが返されます。一方、ベクター検索では、魚やアヒルなど、他の泳ぐ動物についても、このキーワードと完全に一致する結果がなくても、結果を返すことができます。

詳細についてはベクトル検索（ベータ版）の概要参照してください。

AI統合

AIフレームワーク

TiDB はいくつかの一般的な AI フレームワークを公式にサポートしており、これらのフレームワークに基づいて開発された AI アプリケーションを TiDB Vector Search に簡単に統合できます。

サポートされている AI フレームワークの一覧については、ベクター検索統合の概要参照してください。

モデルとサービスの埋め込み

ベクトル埋め込み（埋め込みとも呼ばれる）は、高次元空間における現実世界のオブジェクトを表す数値列です。文書、画像、音声、動画などの非構造化データの意味と文脈を捉えます。

埋め込みモデルは、データをベクトル埋め込みに変換するアルゴリズムです。適切な埋め込みモデルの選択は、セマンティック検索結果の正確性と関連性を確保する上で非常に重要です。

TiDB Vector Searchは最大16383次元のベクトルの格納をサポートしており、ほとんどの埋め込みモデルに対応しています。非構造化テキストデータの場合、大規模テキスト埋め込みベンチマーク（MTEB）リーダーボードで最高性能のテキスト埋め込みモデルを見つけることができます。

オブジェクトリレーショナルマッピング（ORM）ライブラリ

オブジェクトリレーショナルマッピング (ORM) ライブラリは、開発者がデータベースレコードを任意のプログラミング言語のオブジェクトであるかのように操作できるようにすることで、アプリケーションとリレーショナルデータベース間のやり取りを容易にするツールです。

TiDBでは、ベクトル検索とORMライブラリを統合することで、従来のリレーショナルデータと並行してベクトルデータを管理できます。この統合は、AIモデルによって生成されたベクトル埋め込みを保存およびクエリする必要があるアプリケーションに特に役立ちます。ORMライブラリを使用することで、開発者はTiDBに保存されたベクトルデータとシームレスに連携し、データベースの機能を活用して最近傍検索などの複雑なベクトル演算を実行できます。

サポートされている ORM ライブラリのリストについては、ベクター検索統合の概要参照してください。